基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明,网络的学习时间显著缩短,整个系统的推理效率明显提高,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

包装机械故障诊断的新方法——神经网络专家系统(PMNS)

提出了一种基于知识与模糊神经网络专家系统故障诊断方法,设计了包装机械故障诊断的神经网络专家系统的知识获得、知识库、推理机制等主要功能模块,并实现了基于改进型神经网络的包装机械诊断专家系统。     

基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究

本文针对工业生产中使用的直流电动机，应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上，探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明，网络的学习时间显著缩短，整个系统的推理效率明显提高，并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。     

航天电子设备故障诊断专家系统知识获取方法

针对专家系统知识获取难的问题, 结合航天设备特点和知识获取的一般规律, 提出航天电子设备故障诊断专家系统采取分阶段方法解决知识获取问题. 在知识获取的第一阶段, 根据设备知识源比较丰富的特点, 采用基于故障树分析法的方式进行故障归类; 在知识获取的第二阶段, 根据基于范例推理的匹配算法从范例库中提取最佳范例; 根据实际情况对范例进行修正; 利用最近邻算法完成范例库的知识获取. 基于该思想构建的某航天电子设备故障诊断专家系统可以充分利用现有技术资料增强专家系统自动获取诊断规则的能力.     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用神经网络和CBR的优点,将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

转子系统故障推理智能专家系统的研究与实现

针对旋转机械转子故障推理的智能专家系统进行了研究。系统利用领域专家对转予系统的经验知识，采用框架理论和语义网络相结合而形成的一种混合型知识表示方法。系统采用深度优先搜索策略，能完成旋转机械的转子系统十多种常见故障的诊断。     

基于规则和模糊线性规划表示的专家系统研究

专家系统是人工智能学科的重要分支,知识表示是专家系统的核心研究内容之一。本文首先分析现有的知识表示方法,结合专家系统技术在乳业领域应用的特点,引入定量计算方法,给出模糊线性规划的模型及算法。然后,提出两种线性规划求解和推理过程结合的专家系统应用模型,并从中总结出一种新的知识表示形式——基于规则和线性规划的知识表示。最后,给出这种知识表示方法在乳业专家系统中的应用。     

基于人工智能技术的电气自动化控制探讨

人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）已在电力系统的应用中获得了健康的发展,在较为成熟的技术如专家系统实用化的同时,进行多种智能技术的研究和探索。随着我国电力建设和电力市场竞争机制的引入不确定性因素和运行复杂性的增加,人工智能在电力系统中的应用前景将更加广阔。本文简述了人工智能理论的基本特点和实现方法,结合专家系统、神经网络、模糊理论、遗传算法的特点具体对国内外电力系统中的应用研究情况进行综述。     

多层抽象混合推理的智能诊断模型与应用

针对设备故障智能诊断问题，提出了一种多层抽象混合推理的智能诊断模型。该模型把设备故障智能诊断问题分成四个静态层和三个动态层，对诊断知识进行了比较合理的分层与分类，并把领域“深知识”、经验“浅知识”和算法知识有机地结合起来加以运用，文中给出了该模型在设备故障诊断知识表示和推理的具体应用方法。     

基于ANN的单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统的构建

针对单、双级耦合热泵系统结构的复杂性和运行模式的多样性，本文将分布式人工智能技术引入到该热泵系统的故障诊断技术研究中，提出一种适用于单、双级耦合热泵系统的分布式故障诊断专家系统，并深入研究该故障诊断专家系统的任务分解、各子任务的求解和各子任务的综合等关键问题。在此基础上，利用人工神经网络，实现专家系统内部各诊断模块的运行状态实时监测和故障快速推理，构建出单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统的模型，为开发基于ANN的单、双级耦合热泵分布式故障诊断专家系统奠定研究基础。     

机泵群实时监测网络和故障诊断专家系统

应用现代信息技术和人工智能实施设备诊断工程,逐步实现状态维修和预知维修,是大型流程工业企业降低生产成本的重要途径之一。概要介绍为实现这一目标所开发的机电装备实时监测网络和人工智能诊断技术。简要介绍了基于Ethernet和FDDI开发、应用于石化企业的机、泵群实时监测网络;首次提出了黑灰白集合筛选法,在一次原因分析法和故障机理及其识别特征研究基础上,应用此方法开发的基于黑灰白集合筛选法的机械故障诊断专家系统,用于工程实践取得了满意的结果。     

神经网络在电路诊断中的应用

目的：阐述了目前电路基于数据库技术和人工智能专家系统及神经网络原理的故障诊断系统。方法：将所记录的模糊症状输入到系统中，通过模糊运算后，运用神经网络学习算法来寻找故障类型。结果：介绍了人工神经网络技术在电路诊断中的应用，并给出系统故障诊断软件的设计，结论：所用专家系统和神经网络相结合的方法改进电子电路故障诊断是可行的。     

基于模糊神经网络的机载设备智能故障诊断系统

针对某型飞机机载设备故障多,且具有模糊性、复杂性的特点,本文将模糊逻辑和神经网络相结合,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,建立了模糊神经网络故障诊断模型.采用图形化编程技术,开发了一种故障诊断推理流程图,方便了用户的开发.该系统依据专家知识和测试数据,可将故障隔离到内场可更换单元(SRU)或某个功能电路.实践证明该诊断系统是有效的,具有推广应用价值.     

Simulation,Modeling, and Optimization of Intelligent Kidney Disease Predication Empowered with Computational Intelligence Approaches

Artificial intelligence (AI) is expanding its roots in medical diagnostics. Various acute and chronic diseases can be identified accurately at the initial level by using AI methods to prevent the progression of health complications. Kidney diseases are producing a high impact on global health and medical practitioners are suggested that the diagnosis at earlier stages is one of the foremost approaches to avert chronic kidney disease and renal failure. High blood pressure, diabetes mellitus, and glomerulonephritis are the root causes of kidney disease. Therefore, the present study is proposed a set of multiple techniques such as simulation, modeling, and optimization of intelligent kidney disease prediction (SMOIKD) which is based on computational intelligence approaches. Initially, seven parameters were used for the fuzzy logic system (FLS), and then twenty-five different attributes of the kidney dataset were used for the artificial neural network (ANN) and deep extreme machine learning (DEML). The expert system was proposed with the assistance of medical experts. For the quick and accurate evaluation of the proposed system, Matlab version 2019 was used. The proposed SMOIKD-FLS-ANN-DEML expert system has shown 94.16% accuracy. Hence this study concluded that SMOIKD-FLS-ANN-DEML system is effective to accurately diagnose kidney disease at initial levels.     

Expert Diagnosing system for a Rotation Mechanism Based on a Neural Network

By combining the artificial neural network with the rule reasoning expert system,an expert diagnosing system for a rotation mechanism was established.This expert system takes advantage of both a neural network and a rule reasoning expert system;it can also make use of all kinds of knowledge in the repository to diagnose the fault with the positive and negative mixing reasoning mode.The binary system was adopted to denote all kinds of fault in a rotation mechanism.The neural networks were trained with a random parallel algorithm (Alopex).The expert system overcomes the self-learning difficulty of the rule reasoning expert system and the shortcoming of poor system control of the neural network.The expert system developed in this paper has power ful diagnosing ability.     

人工神经网络和机械故障诊断

智能化诊断是现代故障诊断技术发展的主要趋势,人工神经网络技术的出现为这种智能化提供了一个全新的途径。本文首先简单介绍了人工神经网络的基本性能及几个重要模型,着重探讨了人工神经网络技术在机械故障诊断领域中预测与控制、工况监测与故障分类诊断、模糊诊断和基于专家系统的故障诊断等几个主要方面的应用,指出人工神经网络技术与现有的信号处理、模式识别、模糊逻辑、专家系统等技术相结合,以解决故障信号分析与处理、故障模式识别以及故障论域专家知识的组织和推理等问题,必将加快智能化诊断发展的进程。可以预料:基于人工神经网络的故障诊断技术将具有广阔的发展与应用前景,并且随着VLsI 技术的发展,这一新技术必将广泛地应用于各种诊断实例。最后讨论了进一步值得研究的方向。     

智能化绘图在冷库设计专家系统中的应用

冷库设计专家系统是一套集人工智能技术及专家系统原理于一体的冷库设计软件。笔者将主要介绍智能化绘图部分，包括库房平面布置、机房平面布置及施工图绘制在本专家系统中的应用。